农业灌溉系统规划模型
自动灌溉系统的设计
自动灌溉系统的设计一、系统概述自动灌溉系统是一种利用现代信息技术和自动化控制技术，对农田进行智能化灌溉的系统。
该系统能够根据农田的土壤湿度、天气情况、作物需水量等因素，自动调节灌溉时间和水量，提高灌溉效率，降低水资源浪费，促进农业可持续发展。
二、系统目标1. 提高灌溉效率：通过自动化控制，实现精准灌溉，减少水资源浪费。
2. 降低人工成本：减少人工操作，降低人力成本。
3. 提高作物产量：根据作物需水规律，提供适时适量的灌溉，促进作物生长。
4. 保护环境：合理利用水资源，减少农业面源污染。
三、系统组成1. 传感器：用于监测土壤湿度、温度、光照等环境参数。
2. 控制器：根据传感器采集的数据，自动调节灌溉时间和水量。
3. 执行器：包括水泵、阀门等，用于执行灌溉操作。
4. 通信模块：实现控制器与执行器之间的数据传输和指令下达。
5. 用户界面：用于设置系统参数、查看灌溉状态和数据记录。
四、系统工作原理1. 传感器采集农田环境参数，如土壤湿度、温度、光照等。
2. 控制器根据传感器采集的数据，结合预设的灌溉策略，自动计算出灌溉时间和水量。
3. 控制器通过通信模块，向执行器发送灌溉指令。
4. 执行器接收指令，执行灌溉操作。
5. 用户界面实时显示灌溉状态和数据记录，方便用户监控和管理。
五、系统特点1. 精准灌溉：根据作物需水规律，实现适时适量的灌溉。
2. 自动化控制：减少人工操作，降低人力成本。
3. 节能环保：合理利用水资源，减少农业面源污染。
4. 可扩展性：可根据农田规模和作物种类，灵活调整系统配置。
5. 远程监控：用户可通过手机、电脑等设备远程查看灌溉状态和数据记录。
通过自动灌溉系统的设计和实施，可以有效提高农田灌溉效率，降低人工成本，促进作物生长，同时保护环境，实现农业可持续发展。
六、系统设计原则1. 用户友好：系统界面直观、易操作，减少用户的学习成本。
2. 模块化设计：系统采用模块化设计，便于维护和升级。
3. 可靠性：选用高质量、可靠的传感器和执行器，确保系统稳定运行。
基于HYDRUS-1D模型的荒漠苜蓿农田滴灌灌溉制度制定
2024年5月 灌溉排水学报 第43卷 第5期 May 2024 Journal of Irrigation and Drainage No.5 Vol.43 8文章编号：1672 - 3317（2024）05 - 0008 - 08基于HYDRUS-1D 模型的荒漠苜蓿农田滴灌灌溉制度制定苗庆远1,2，米丽娜1，覃兰玉2，朱俊毅2，卢 琦3，杨文斌4，程一本1,2*（1.宁夏大学 西北土地退化与生态恢复国家重点实验室培育基地/西北退化生态系统恢复与重建教育部 重点实验室，银川 750021；2.北京林业大学 水土保持学院，北京 100091；3.中国林业科学研究院，北京 100091；4.内蒙古低覆盖治沙科技开发有限公司，呼和浩特 010000）摘 要：【目的】探究提高干旱区荒漠苜蓿农田滴灌水分利用效率的方法，制定适宜的节水灌溉制度。
【方法】以苜蓿为研究对象，基于HYDRUS -1D 模型设置4种灌溉水平（高强度大灌溉量（LH -I ）、中强度大灌溉量（MH -I ）、低强度中等灌溉量（SM -I ）、无灌溉（CK ））和5个0~20 cm 土层初始土壤体积含水率梯度（4%、6%、8%、10%、12%，分别表示为S1、S2、S3、S4、S5），分析苜蓿根系土壤体积含水率降至土壤凋萎点的时间、峰值及维持在土壤凋萎点以上的时长，筛选0~20 cm 土层不同土壤初始体积含水率下的最优灌溉水平。
【结果】0~20 cm 土层土壤体积含水率的变化对SM -I 、CK 灌溉水平具有显著影响；在无灌溉的情况下，体积含水率˃10%的0~20 cm 土层土壤会补给根系层水分；低含水率的0~20 cm 土层土壤更有利于LH -I 灌溉水平下的水分在根系层的留存，SM -I 水平下根系层水分的留存时长与0~20 cm 土层土壤体积含水率呈正相关。
LH -I 灌溉水平下的深层土壤体积含水率峰值相比MH -I 、SM -I 、CK 灌溉水平分别提高10.28%、27.91%、107.93%；MH -I 灌溉水平下根系层土壤体积含水率维持在凋萎点之上的时长最久，平均为5.7 d 。
灌区管理服务中的决策支持系统和决策模型
灌区管理服务中的决策支持系统和决策模型灌区管理是指对农田进行水资源调控和管理的一种管理方式。
灌区管理的目的是为了提高农田灌溉效率，保障农田的水资源供给，并合理分配水资源，从而确保农业生产的可持续发展。
而决策支持系统和决策模型是在灌区管理中为管理者提供决策辅助和决策分析的工具。
本文将就灌区管理服务中的决策支持系统和决策模型的概念、功能和应用进行介绍。
一、决策支持系统的概念和功能决策支持系统（Decision Support System，简称DSS）是一种基于现代信息技术的管理支持系统，它通过数据、模型和分析工具的结合，提供对管理者决策过程的辅助和支持。
决策支持系统的主要功能包括数据收集与整理、决策模型的建立与分析、决策方案的生成与评估、以及对决策结果的监控与反馈。
对于灌区管理而言，决策支持系统能够帮助管理者对灌区的水资源进行科学的调配和管理，优化灌溉决策，提高农田的灌溉效率。
决策支持系统在灌区管理中的具体功能包括以下几个方面：1. 数据收集与整理：决策支持系统通过收集、整理和管理灌区的各类数据，如水资源、气象、土地利用等数据，为决策提供数据支持。
2. 决策模型的建立与分析：决策支持系统通过建立与灌溉相关的模型，如灌水需求模型、水资源分配模型等，对灌区的水资源进行分析和模拟，为决策提供科学依据。
3. 决策方案的生成与评估：决策支持系统能够根据灌区的实际情况和不同的目标要求，生成多种决策方案，并通过评估模块对这些方案进行评估，以帮助管理者选择最优的决策方案。
4. 监控与反馈：决策支持系统能够对决策方案的实施过程进行监控，及时收集和反馈决策方案的执行情况和结果，以便管理者进行调整和优化。
二、决策模型在灌区管理中的应用决策模型是决策支持系统的核心组成部分，它是通过建立数学模型来分析决策问题，对决策方案进行量化评估和决策制定的工具。
在灌区管理中，决策模型主要包括灌水需求模型、水资源分配模型和灌溉效率模型等。
农业种植行业智能灌溉系统方案
农业种植行业智能灌溉系统方案第一章智能灌溉系统概述 (2)1.1 系统简介 (2)1.2 系统组成 (2)2.1 数据采集模块 (2)2.2 数据处理模块 (2)2.3 控制执行模块 (2)2.4 通信模块 (2)2.5 用户界面 (3)2.6 电源管理模块 (3)2.7 安全保护模块 (3)第二章智能灌溉系统设计原理 (3)2.1 灌溉需求分析 (3)2.2 系统设计原则 (3)2.3 系统功能模块设计 (4)第三章硬件设备选型与配置 (4)3.1 传感器选型 (4)3.2 执行器选型 (5)3.3 数据传输设备选型 (5)第四章数据采集与处理 (5)4.1 数据采集方法 (5)4.2 数据处理技术 (6)4.3 数据存储与管理 (6)第五章控制策略与算法 (7)5.1 控制策略设计 (7)5.2 算法实现 (7)5.3 系统优化 (8)第六章智能灌溉系统软件设计 (8)6.1 系统架构设计 (8)6.2 界面设计 (9)6.3 功能模块开发 (9)第七章系统集成与调试 (9)7.1 硬件集成 (10)7.2 软件集成 (10)7.3 系统调试 (10)第八章系统运行与维护 (11)8.1 系统运行管理 (11)8.2 系统维护方法 (11)8.3 故障处理 (12)第九章智能灌溉系统应用案例 (12)9.1 应用场景分析 (12)9.2 系统实施与效果评估 (12)9.2.1 系统实施 (12)9.2.2 效果评估 (13)9.3 案例总结 (13)第十章发展前景与趋势 (13)10.1 行业发展趋势 (13)10.2 技术创新方向 (13)10.3 市场前景分析 (13)第一章智能灌溉系统概述1.1 系统简介智能灌溉系统是利用先进的计算机技术、通信技术、传感器技术和自动控制技术，实现对农业种植过程中灌溉的智能化管理。
该系统通过实时监测土壤湿度、气象数据等信息，根据作物需水规律和土壤水分状况，自动调节灌溉水量和灌溉时间，以达到节水和提高作物产量的目的。
灌区水资源优化配置模型的建立及应用
Abstract: The w ater resources optim al allocat ion m ode l for optim a l operation of reservo ir and opt im al allocat ion of irrigat ion w ater in field w as established. Th is m odel w as calcu lated by real a lloca tion based accelerating genetic a lgorithm ( RAGA ). T he resu lts show ed that bene fit of irrigat ion district w as prom oted g reat ly w ith th ism ode,l espec ially in the dry ing years and the ca lculating m ethod of RA GA w as reasonable and feasible. K ey w ord s: real allocation based acce lerating genetic a lgorithm; irrigation d istric;t w ater resources
Establishm ent and Application ofW ater R esources Optim al A llocation M odel in Irrigation D istrict
灌区水资源优化配置模型
灌区水资源优化配置模型收稿日期:2003-03-07作者简介:王怀章(1956,10-),男(汉),山东龙口,副教授主要研究农田水利学教学与科研工作,(0431)595599122269。
王怀章1,姜相镐2(1.长春工程学院水利工程系,长春130012;21和龙市水利局,和龙133500)摘 要:围绕我国干旱、半干旱地区的灌区如何利用紧缺的水资源,获取最好的作物品质和最大的作物产量问题,提出了水资源优化配置模型。
此模型可用于灌区的科学计划用水与配水。
关键词:水资源;LP 模型;计划用水;约束条件中图分类号:T V213文献标识码:A 文章编号:100928984(2004)0120042202在我国大部分干旱、半干旱地区的灌区,水资源紧缺,作物的品质与产量得不到保证,争抢水资源现象严重。
上级主管部门为分配水资源,常根据上游(水库、河道等)来水状况及基层上报的用水申请,经过逐级商讨、协调,制定出大家能够接受的年度配水计划,最后按计划分配水资源。
这种配置模式,不仅缺乏严格的科学依据,而且易造成盲目引水,浪费水资源或分配不均,更不利于改善作物品质提高作物产量。
为改变传统分配模式的不足,现介绍一种水资源优化配置新模型,使水资源配置与作物需水、作物生育期、大气降雨相结合,通过工程适时适量供水,达到改善作物品质提高作物产量之目的。
1 水资源优化配置模型的前期工作(1)收集不同灌溉控制区(如第一支渠下辖的)的各种作物在各个生育期的净灌水定额M i ,j ,k (即第i 灌渠第j 种作物在第k 次灌水的每公顷净水量)(m 3/hm 2)。
该资料对作物产量影响很大,可通过收集本区(或相近、相似地区)的高产灌水经验、半理论水量平衡方程及高产灌水试验等取得;(2)收集各种作物在不同灌溉控制区的种植面积A i ,j ;(3)收集不同灌溉控制区的年均灌溉水利用系数ηi ;本系数可由试验、调查资料等,用下式确定(如第2干渠):η2干水=η2干・η支・η斗・η农・η田式中:η2干水———2干渠范围内的灌溉水利用系数;η2干、η支、η斗、η农———分别为2干渠道及其下辖的典型支渠、典型斗渠和典型农渠的渠道水利用系数;η田———2干渠范围内的农田水利用系数。
农业行业精准农业种植与智能灌溉系统方案
农业行业精准农业种植与智能灌溉系统方案第一章精准农业概述 (2)1.1 精准农业的定义与发展 (2)1.2 精准农业的重要性 (3)1.3 精准农业的现状与趋势 (3)1.3.1 现状 (3)1.3.2 趋势 (3)第二章精准农业种植技术 (3)2.1 精准种植技术概述 (4)2.2 种植资源调查与评估 (4)2.2.1 资源调查 (4)2.2.2 资源评估 (4)2.3 精准播种技术 (4)2.3.1 种子处理 (4)2.3.2 土壤准备 (4)2.3.3 精确定量播种 (4)2.3.4 种植模式优化 (4)2.4 精准施肥技术 (4)2.4.1 土壤养分监测 (4)2.4.2 肥料配方设计 (4)2.4.3 施肥技术优化 (5)2.4.4 肥料施用时机与方法 (5)第三章智能灌溉系统概述 (5)3.1 智能灌溉系统的定义与分类 (5)3.1.1 定义 (5)3.1.2 分类 (5)3.2 智能灌溉系统的发展历程 (5)3.3 智能灌溉系统的优势与应用 (6)3.3.1 优势 (6)3.3.2 应用 (6)第四章智能灌溉系统关键技术 (6)4.1 信息采集与传输技术 (6)4.2 自动控制技术 (6)4.3 数据处理与分析技术 (7)4.4 灌溉决策支持系统 (7)第五章精准农业种植与智能灌溉系统的集成 (7)5.1 集成系统的设计原则 (7)5.2 系统集成方法 (7)5.3 集成系统的运行与管理 (8)第六章精准农业种植与智能灌溉系统的应用案例 (8)6.1 国内外应用案例介绍 (8)6.1.1 国外应用案例 (8)6.1.2 国内应用案例 (8)6.2 案例分析与启示 (9)6.2.1 案例分析 (9)6.2.2 启示 (9)6.3 应用前景与发展趋势 (9)6.3.1 应用前景 (9)6.3.2 发展趋势 (9)第七章精准农业种植与智能灌溉系统的经济效益分析 (9)7.1 经济效益评估方法 (9)7.2 系统投资与回报分析 (10)7.3 成本与收益对比 (10)第八章精准农业种植与智能灌溉系统的政策与法规 (11)8.1 政策与法规概述 (11)8.2 政策与法规对系统的影响 (11)8.3 政策与法规的完善建议 (12)第九章精准农业种植与智能灌溉系统的市场前景 (12)9.1 市场现状分析 (12)9.2 市场需求预测 (12)9.3 市场发展趋势 (13)第十章精准农业种植与智能灌溉系统的推广与实施 (13)10.1 推广与实施策略 (13)10.2 技术培训与普及 (14)10.3 政产学研合作 (14)10.4 持续优化与升级 (14)第一章精准农业概述1.1 精准农业的定义与发展精准农业，作为一种现代化的农业生产方式，主要依托于信息技术、物联网、大数据、云计算等先进技术，实现对农业生产全过程的精细化管理与智能化控制。
农田水利中的自动灌溉系统设计与实现
农田水利中的自动灌溉系统设计与实现农田水利是现代农业中的重要组成部分，而自动灌溉系统的设计与实现对于提高农田水利的效率与可持续发展至关重要。
本文将重点介绍农田水利中的自动灌溉系统的设计原理与实施方法，以期为农业生产提供有效的技术支持。
一、自动灌溉系统的设计原理在农田水利中，自动灌溉系统的设计需要考虑以下几个主要原理：1. 水资源管理：自动灌溉系统应能根据农田的灌溉需求，合理调度水资源。
通过传感器等技术手段，实时监测土壤湿度、气温、降水等指标，以确定农田的灌溉需求。
2. 智能控制：自动灌溉系统应能根据水资源管理的结果，智能地控制灌溉设备。
利用现代控制技术，通过控制阀门、水泵等设备，实现农田的自动灌溉。
3. 节能环保：自动灌溉系统应能合理利用水资源，减少浪费。
通过调整灌溉设备的工作参数，降低能耗，实现节能环保的目标。
二、自动灌溉系统的实现方法在自动灌溉系统的实现过程中，需要考虑以下几个具体的方法：1. 传感器技术：利用土壤湿度传感器、温度传感器、降水传感器等，实时监测农田的环境参数。
通过将传感器与控制设备连接，传输数据，实现对农田的灌溉需求的判断。
2. 控制技术：利用现代控制技术，将传感器获取的数据与设定的灌溉需求进行比对。
根据比对结果，智能地控制灌溉设备的开关、运行时长等参数，实现农田的自动灌溉。
3. 通信技术：利用无线通信技术，将传感器获取的数据传输给中央控制系统。
通过互联网或者无线网络，实现远程监控和控制，提高自动灌溉系统的便利性与可操作性。
4. 智能算法：利用人工智能、数据挖掘等技术，对农田的灌溉需求进行分析与预测。
通过建立模型算法，实现农田灌溉的智能优化，提高水资源的利用效率。
三、自动灌溉系统的应用与前景自动灌溉系统在农田水利中的应用已经取得了显著的成果，对于提高农业生产的效率与产量具有重要意义。
自动灌溉系统不但能够解决传统农田灌溉中存在的劳动力不足、水资源浪费等问题，还能够实现农田的智能灌溉，提高农作物的品质与产量。
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−
+
最好最优解模型
m ax f
3
+
=
3 t =1
2
3 + ijt
∑∑∑B
j =1 i =1
T ijt −
3 t =1
2
3
∑∑∑C
j =1 i =1
− ijt
( T ijt − Aijt )
(2 a)
s.t.
∑A
i =1
ijt
≤ E (Q jt ) − λ0 D(Q jt ) , ∀j , t ≤
+ Tijt ≤ WDit max , ∀i, t ∑ j =1 2
假设该方案分3个时期，每个 时期跨度5年。管理者的目标是 尽量满足每个农场的需求，以实 现其利益最大化。请建立模型回 答两大问题： 1）管理者应允诺给每个农场多 少供水量； 2）每个农场实际得到的供水量 是多少。 注意：实际供水量不一定等于允 诺供水量 。
f± Bijt
符号说明
目标函数
对大多数规划问题来讲，目标是在一系 列约束条件下使系统利润最大化或成本最小 化。本问题中，虽然可能存在罚金，但获利 是首要的。因此，本问题的目标函数是最大 化系统收益
t =1 j =1 3 2 3 2
(Tijt − Aijt ) ≤ Gt± , ∀t ∑∑
i =1 j =1
5.非负限制
0 ≤ Aijt ≤ Tijt , ∀i, j , t
两条河流的可利用水量不一定充裕，而 且它不是一个确定值，这里我们视其为随机 变量，可从往年的统计数据中得到其概率分 布。其它参数视为区间数，因为其分布区间 较其概率分布更易获得。 用不确定参数处理方法可将上模型转化 为两个子模型。
相关数据
农场1 收益 河 流 1 河 流 2 赔偿金
λ0 = 0.9
E (Q1t ) = 21.9 (106 吨） E (Q2t ) = 14.9 (106 吨） D(Q1t ) = D(Q2t ) = 1
表1 水资源分配的收益与赔偿金系数（$/吨）
农场2 收益 赔偿金 收益 农场3 赔偿金
时期1 [19.5, 20.7] [30.2, 31.1] [23.4, 24.5] [28.2, 28.9] [22.3, 23.5] [29.1, 29.6] 时期2 [23.6, 24.0] [35.3, 35.6] [27.9, 28.4] [32.8, 33.3] [24.1, 25.1] [32.4, 33.0] 时期3 [26.1, 26.4] [38.9, 39.2] [26.4, 27.4] [34.0, 34.5] [26.7, 27.2] [36.1, 36.5] 时期1 [17.5, 21.7] [30.2, 31.1] [18.9, 23.0] [28.2, 28.9] [18.2, 22.6] [29.1, 29.6] 时期2 [18.2, 22.3] [35.3, 35.6] [19.1, 22.7] [32.8, 33.3] [17.0, 21.4] [32.4, 33.0] 时期3 [18.9, 24.2] [38.9, 39.2] [17.5, 22.4] [34.0, 34.5] [17.8, 23.3] [36.1, 36.5]
max f
±
=
3
2
3
Hale Waihona Puke ∑∑∑t =1 j = 1 i = 1 3 2 3
± Bijt Tijt
± − ∑ ∑ ∑ C ijt (Tijt − Aijt ) t = 1 j = 1 i =1
约束条件
1.水量限制
分配给每个农场的水量和应不大于两条河流 的可利用水量。
3
∑A
i =1
ijt
≤ Q jt , ∀j , t
最差最优解模型
+ max f = ∑∑∑ B T − ∑∑∑ Cijt (Tijt − Aijt ) t =1 j =1 i =1 t =1 j =1 i =1
3
−
3
2
3
− ijt ijt
3
2
3
(3a)
(3b) (3c) (3d) (3e) (3f) (2g)
s.t.
∑A
i =1
ijt
≤ E (Q jt ) − λ0 D(Q jt ) , ∀j , t ≤
表3 允诺供水量区间及每个时期的最大存水量
时期2 时期1 河流1 农场1 农场2 农场3 [4.5, 8.0] [9.0,11.5] [4.5, 8.5] 河流2 [3.5, 6.5] [5.5,7.5] [4.0, 6.0] 河流1 [5.0, 8.5] [10,12.5] [5.0, 9.0] 河流2 [4.5, 7.5] [6.5, 8.0] [5.0, 7.0] 河流1 [5.5, 9.0]
2.水资源分配限制
分配给每个农场的水量应限制在一个适当的 范围内，即每个农场的最大和最小需求量。
WD
± it min
≤
2
∑T
j =1
ijt
≤ WD
± it max
, ∀i, t
3.河道流量限制
河流到农场的河道流量是有限的。
Aijt ≤ F , ∀i, j , t
± ijt
4.农场存储量限制
(Tijt − Aijt ) ≤ H i± , ∀i ∑∑
表2 河道容量、每个农场的最大最小需水量及最大存水量 最大需水 量 最小需 水量 最大存 水量
河流1 农场1 [6.0, 6.2] 农场2 [4.0, 4.5] 农场3 [4.5, 4.8]
河流2
[7.0, 7.2] [22.0, 25.0] [1.0, 2.5] [40, 45]
吨)
[5.0, 5.8] [26.3, 27.0] [2.8, 3.2] [40, 42] [5.5, 5.6] [21.0, 24.0] [1.2, 2.0] [35, 40]
(2b) (2c) (2d) (2e) (2f) (2g)
WD
− it min
+ Aijt ≤ Fijt , ∀i, j , t
(Tijt − Aijt ) ≤ H i+ , ∀i ∑∑
t =1 j =1 3 2
3
2
(Tijt − Aijt ) ≤ Gt+ , ∀t ∑∑
i =1 j =1
0 ≤ Aijt ≤ Tijt , ∀i, j , t
2
WD
+ it min
∑T
j =1
ijt
− ≤ WDit max , ∀i, t
− Aijt ≤ Fijt , ∀i, j , t 3 2 ijt
∑∑ (T
t =1 j =1 3 2
− Aijt ) ≤ H i− , ∀i − Aijt ) ≤ Gt− , ∀t
∑∑ (T
i =1 j =1
ijt
0 ≤ Aijt ≤ Tijt , ∀i, j , t
农业灌溉系统的规划模型
阳彩霞 2011年8月14日
假设管理者需为某个农业灌溉系 统制定一个长期的最佳水资源分配策 略，负责把两条河流的水资源分配给 当地的三个农场。管理者事先需允诺 给每个农场一定的供水量，使农场能 确定其种植计划。虽然管理者能从水 供应中获利，但如果由于某种不可抗 力的因素（如干旱）实现不了其事先 允诺的供水量，需对水量缺口部分付 给农场赔偿金。
吨)
时期3 河流2 [5.5, 8.5] [7.5, 9.5] [6.0, 8.0]
时期最 大存水 量 [39,42.0] [37,40.0] [34,38.0]
[11.0,13. 5] [5.5, 9.5]
Lingo程序
最差最好值模型程序类似，只要换数据就行。 最后结果为：
[ f ,f ] = [1582.6,1936.88](10 $)